EEG处理方法

2 高阶谱分析
高阶谱分析是对功率谱的推广，是脑电分析一种常用的方法。一个平稳随机信号的高阶谱是其高阶累积量的傅里叶变换。令{Z（n）}为平稳随机信号，q阶谱是q阶积累量的（q-1）维傅里叶变换，高阶谱计算随阶数的增加越来越复杂深入，故一般双谱使用频率较高一些。特殊的，当高阶谱的阶数为三时称为双谱，双谱分析方法能深层次挖掘出常规脑电图无法显示的隐含信息，高阶谱在参数估计问题、信号检测中能够自动抑制高斯噪声，用重新构成信号的相位和幅度，检测时间序列的非线性结果。
3 非线性分析
随着科学技术的腾飞发展，非线性逐渐出现在人们的视野范围内，非线性通常指不成直线、不按比例的关系，代表脑电的不规则变化。研究者尝试应用统计叠加、频谱分析、相关分析等方法处理这些信号，取得一定进展。但从另一个角度分析，这些方法都是基于线性的，适用于稳定的平衡线性系统分析方法对于非线性信号分析会损失精度。随着新的脑电现象的出现以及非线性学科的迅速发展，非线性动力学成为研究者解密大脑和脑电新的有效渠道和迎接挑战的坚韧利器。Lyapunov指数、复杂性测度、分数维等都是目前研究脑电的主要非线性方法。
李冬梅用ICA姜维Hurst指数、小波熵、Lyapunov指数、排列熵、样本熵这五个非线性动力学指标，对发作时间做出预测，为治疗癫痫患者提供了理论基础推动了癫痫患者治愈的进程。李树春等匠人飞西安新动力学理论通过特征值用一堆七年人和老年人脑电的差异进行分辨，实验发现青年人脑功能与老年人在能量、发放量等方面的差异。除此以外，相关维数、最大李雅普诺夫指数、复杂度、近似熵等，提取脑电信号的相应特征也多有讨论，印证了非线性动力学混沌算子分析EEG信号的应用具有一定科学基础。